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项目概述

这是一套基于 Ollama DeepSeek 大模型构建的增强 RAG 知识库检索项目，在这套项目上，实现了除普通文档知识解析外，增加了 Git 代码库的拉取和解析，并提供操作接口。为工程师做项目开发时，需求分析、研发设计、辅助编码、代码评审、风险评估、上线检测等，做工程交付提效。

该项目结合当下最火的 Ollama、DeepSeek、SpringAI 等技术构建的 RAG 知识库实现。从前端到后端到 dev-ops 的全栈式功能手把手实现。

MCP 模型上下文协议

专业的术语 MCP = Model Context Protocol 模型上下文协议，可实现应用与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论您是构建 AI 驱动的 IDE、增强聊天界面还是创建自定义 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式来连接他们所需的上下文。

核心技术栈

DeepSeek AI
基于DeepSeek大模型，提供强大的自然语言处理和代码理解能力
RAG 检索增强
检索增强生成技术，结合知识库提供更准确的AI回答
MCP 协议
模型上下文协议，实现AI与外部工具的无缝集成
Spring AI
基于Spring AI框架，快速构建AI应用后端服务
PostgreSQL
向量数据库存储，支持高效的语义检索和相似度匹配
Docker & Ollama
容器化部署，本地化AI模型运行环境

课程阶段

1
第1期：RAG 知识库构建

基于 Spring AI 0.8.1 开发一套可以上传文件和Git仓库进行解析、切割、存储，到使用向量库完成 AI 的知识库问答系统。并最终通过 Docker 部署上线。

文档上传解析
Git仓库解析
AI对话界面
云服务部署
2
第2期：MCP 模型上下文协议

升级 Spring AI 框架为 1.0.0-M6 最新版本，多模型配置和操作 PG 向量库，使用 GPU 搭建响应速度更好的 Ollama DeepSeek 大模型，以及对接官网 DeepSeek 的大模型和统一 one-api 对接方式。

框架升级
GPU加速
MCP服务
AI工作流
3
第3期：Agent 智能体系统

实现一套自动化的 AI Agent 服务，通过数据库表动态配置，完成相关物料的加载，包括模型、客户端、对话预设、执行规划、顾问、工具等，串联完成整个 Agent 调用链。

智能体构建
动态配置
调用链路
自动任务

学习收获

前端技能

  • 基于 AI 工具，设计前端对话页面，完成 HTML、JS、TailwindCSS 的编码工作
  • 配置跨域服务接口，前后端分离实现 UI + 服务端接口对接
  • 现代化响应式UI设计和用户体验优化

后端技能

  • 构建双层架构，直接面向需求编码，轻松完成 RAG 知识库核心知识的学习
  • 基于 Spring AI 完成 DeepSeek、OpenAI 双模型的策略对接，处理文本向量的解析和存储
  • 使用 PostgreSQL 存储切割文本向量数据，完成知识库的解析和存储
  • 处理多样文本（.md、.sql、.txt、.word...）的解析储存以及Git克隆代码库遍历切割存储
  • 使用 Redis 存储知识库标签，用于检索展示使用
  • 基于 Flux 编写流式会话接口，以及增加知识库检索功能

运维技能

  • 基于 Docker 部署 Ollama 环境，完成 DeepSeek 大模型配置
  • 使用 Linux、Docker、Nginx 完成项目的打包、构建、上线
  • GPU环境配置和AI模型部署优化

详细课程目录

第1期 RAG Spring AI 0.8.1 - 完结

  1. AI RAG 知识库，项目介绍&需求分析&环境说明
  2. 初始化知识库工程&部署模型&提交代码
  3. Ollama DeepSeek 流式应答接口实现
  4. Ollama DeepSeek 流式应答页面对接
  5. Ollama RAG 知识库上传、解析和验证
  6. Ollama RAG 知识库接口服务实现
  7. 基于AI工具，设计前端UI和接口对接
  8. Git仓库代码库解析到知识库并完善UI对接
  9. 扩展OpenAI模型对接，以及完整AI对接
  10. 云服务器部署知识库（Docker、Nginx）

第2期 MCP Spring AI 1.0.0 - 开冲

  1. AI MCP 项目介绍
  2. 吃上细糠，Spring AI 框架升级 + GPU 部署 AI
  3. 吃上细糠，官网 DeepSeek + open-api 对接
  4. MCP 服务的应用类演示和使用
  5. MCP Spring AI 客户端npx调用，以及资源讲解
  6. MCP Spring AI 服务端webflux实现
  7. MCP Spring AI 服务端 + 客户端对接使用
  8. 服务接口实现，增强 RAG 知识库 + MCP 服务使用
  9. 应用服务接口与前端页面对接
  10. 随课程开发提供，包括后续的云服务部署

第3期 Agent Spring AI 1.0.0 - 进行中

  1. AiAgent项目介绍和系统演示
  2. Ai Agent 业务流程、系统架构、库表设计说明
  3. 初始化工程和库表dao等，提交代码，讲解代码库使用
  4. 硬编码方式讲解 Ai Agent 构建，为后续拆分做准备
  5. 引入扳手工程，规则模型，整体设计Agent预热装配
  6. 规则节点，RootNode 异步加载数据
  7. 规则节点，AiClientToolMcpNode 工具MCP服务构建
  8. 规则节点，AiClientAdvisorNode 顾问角色服务构建
  9. 规则节点，AiClientModelNode 模型构建 bean 对象
  10. 规则节点，AiClientNode 客户端构建
  11. Agent 服务预热和对话接口封装，使用验证
  12. 知识库接口封装和使用
  13. 智能体动态任务构建
  14. Admin 管理端 API 接口讲解（CRUD）
  15. Ai Agent 对话与 UI 页面对接
  16. 构建镜像，上线云服务器
  17. Agent 场景玩法分享